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i.MX8MP开发板YOLO环境搭建

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布罗利|  楼主 | 2024-7-30 16:41 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

本项目基于飞凌嵌入式OKMX8MP-C开发板,并且开发板已经移植虚拟机,需要在开发板上安装依赖包,并保证开发板已经连接到网络。


01 登录到OKMX8MP-C开发板

将Type-C先接到Debug口,开机模式选择eMMC(即模式选择开关2置on,其他均off),开机后使用root账号登录。


02 修改pip源

为了加快安装速度我们需要修改pip源:


mkdir ~/.pipvim ~/.pip/pip.conf

添加以下内容:


[global]trusted-host=mirrors.aliyun.comindex-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

03 安装python venv环境

先安装python3-venv指令:


apt install python3-venv

安装成功提示:


创建yolo目录(目录名字可以自取),并进入目录安装python3环境:


cd ~mkdir yolocd yolopython3 -m venv venv

执行如下图:



激活python3 venv环境:


source venv/bin/activate

执行成功显示如下:


04 安装Ultralytics

UltralyticsYOLOv8基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术,在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用,并可轻松适应从边缘设备到云 API 等不同硬件平台。


安装指令:


pip3 install ultralytics

耐心等待安装:


安装成功:



05 测试运行

使用以下指令进行测试,source中的图片可以替换其他链接。


yolo predict model=yolov8n.pt source='https://img95.699pic.com/xsj/18/0w/8f.jpg'

运行过程中会下载模型和图片,耐心等待:



运行成功会提示在runs/detect/predict*目下生成运算结果,可以用scp指令拷贝到windows的电脑上,在cmd终端中执行以下指令,指令参考如下:


scp root@192.168.123.18:/root/yolo/runs/detect/predict/8f.jpg E:\\


如果能识别以下信息,说明我们的YOLO环境已经能正常运行了。



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